R语言聚类分析之基于划分的聚类K-Means实战：探索葡萄酒数据

R语言聚类分析之基于划分的聚类K-Means实战：探索葡萄酒数据

在数据分析和机器学习领域，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将数据样本划分为互相相似的组群。基于划分的聚类算法K-Means是其中最经典和常用的一种方法。本文将使用R语言进行K-Means聚类分析，并以葡萄酒数据为例进行实战演练。

首先，我们需要准备环境和导入必要的库。在R语言中，我们可以使用“kmeans”函数来执行K-Means聚类分析。同时，我们还会用到一些其他常用的数据处理和可视化库，如“ggplot2”和“dplyr”。请确保这些库已经安装并加载到当前的R会话中。

# 导入所需的库
library(ggplot2)
library(dplyr)

接下来，我们需要获取葡萄酒数据集。这里我们假设已经有一个名为“wine_data.csv”的CSV文件，其中包含了葡萄酒样本的多个特征列。我们可以使用R的内置函数read.csv来读取CSV文件并将其转换为数据框对象。

# 读取葡萄酒数据集
wine_data <- read.csv("wine_data.csv")

数据集读取完成后，我们可以先观察一下数据的基本信息，如数据结构、前几行等。这可以帮助我们更好地了解数据的特征和分布。